Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python Portal
Open in Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python Portal
Channel Python Portal (@pythonportal) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 52 381 subscribers, ranking 2 558 in the Technologies & Applications category and 11 915 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 52 381 subscribers.
According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -818 over the last 30 days and by -21 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.33%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.67% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 890 views. Within the first day, a publication typically gains 2 973 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 25.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as строка, none, true, модуль, peter.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 13 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
52 381
Subscribers
-2124 hours
-2317 days
-81830 days
Posts Archive
52 381
Умножение матриц для чайников
Заценить: http://matrixmultiplication.xyz/
👉 @PythonPortal
52 381
Похоже, сбой в Матрице 🫣
Есть онлайн-инструмент, который умеет определять, написан ли код человеком или AI.
В видео протестировано два файла: один сгенерировал ChatGPT, второй написан человеком.
Результаты точь-в-точь: 100% AI-код для файла от ChatGPT и 0% для кожанного.
Заявленная точность около 95%, так что это полезный инструмент для техлидов, тимлидов и инженеров, чтобы быстро проверить, кем написан код.
Но не забывайте: AI не идеален 🙈
span.app/detector
👉 @PythonPortal
52 381
Ловить все исключения подряд это как глушить боль обезболивающим, не сходив к врачу. Боль уходит, но ты игнорируешь сигналы тела о проблеме.
› Боль → это знак, что что-то не так (например, ты сидишь на горячей плите).
› Исключения → это знак, что код где-то сломался.
Если их заглушить, проблемы останутся незамеченными, пока всё не рванёт в продакшене в три часа ночи. 👀
# Тихая катастрофа
try:
process_payment()
except Exception:
# Клиенту списали деньги?
# Дали доступ к платным фичам?
# База легла? Кто его знает!
pass
# Обрабатываем или эскалируем
try:
process_payment()
except PaymentError as e:
# Платёж не прошёл — разбираемся
logger.error(f"Ошибка при оплате: {e}")
# Остальные исключения всплывут и уведомят команду52 381
+2
Promptify — новая Python-библиотека для управления промптами LLM
Promptify объединяет промптер, LLM и pipeline, чтобы решать задачи NLP с помощью больших языковых моделей.
С её помощью можно легко генерировать промпты для популярных моделей вроде GPT, PaLM и других — под разные NLP-задачи.
Например, можно собрать пайплайн для классификации медицинских симптомов: промпт + модель + пайплайн = готовое решение.
👉 @PythonPortal
52 381
Все строят человекоподобных роботов, в то время как должны строить это.
👉 @PythonPortal
52 381
Терялся в собственном коде? 😠
Встречай Gitvizz, инструмент, который мгновенно превращает кодовую базу в интерактивные графы, чтобы наглядно увидеть, как всё связано.
Заценить можно на gitvizz.com
👉 @PythonPortal
52 381
Google убила Speech-to-Text.
Компания представила Speech-to-Retrieval (S2R) → модель, которая не распознаёт слова, а сразу понимает, что ты ищешь.
Раньше голосовой поиск шёл по цепочке: речь → текст → поиск. Если распознавание ошибалось, всё ломалось.
Теперь → речь → смысл → результат.
S2R работает на dual-encoder архитектуре → одна нейросеть кодирует аудио, другая — документы. Они сравниваются в общем векторном пространстве, и система сразу находит нужное.
Результат → скорость выше, точность почти как у “идеального ASR”, и полная независимость от ошибок транскрипции.
Модель уже внедрена в Google Voice Search и работает на 17 языках. Google также открыла датасет Simple Voice Questions (SVQ).
Это не просто апдейт → теперь голос понимает смысл, а не слова.
👉 @PythonPortal
52 381
Совет по чистому коду на Python:
Используй словарь, чтобы убрать дубликаты из списка и при этом сохранить порядок элементов.
names = ["John", "Daisy", "Bob", "Lilly", "Bob", "Daisy"]
unique_names = list({name: name for name in names}.values())
print(unique_names)
# ['John', 'Daisy', 'Bob', 'Lilly']52 381
Преподаватели всё чаще отказываются от бездумного копипаста кода и просят студентов писать вручную. Один из таких примеров — проект
Идея простая: генерация кода через нейросети ускоряет процесс, но убивает обучение. Когда студенты пишут сами, они начинают понимать, что делает каждая строка, как она связана с математикой и почему всё работает именно так.
👉 @PythonPortal
52 381
Ряд Фурье это способ представить любую периодическую функцию как сумму простых синусоид и косинусоид.
По сути, он раскладывает сложные сигналы на комбинацию базовых тригонометрических функций. Это мощный инструмент, который используется в математике, физике и инженерии для анализа форм сигналов, теплопередачи, вибраций и многого другого.
👉 @PythonPortal
52 381
+3
Python 3.14 стал заметно быстрее
Мигель Гринберг протестировал производительность CPython с версий 3.9 по 3.14 и сравнил результаты с Pypy 3.11, Node.js 24 и Rust 1.90. В среднем Python 3.14 быстрее 3.13 на ~20% и примерно в два раза быстрее 3.9–3.10.
В тестах на числа Фибоначчи и сортировку пузырьком лидерами остались Pypy, Node.js и Rust — они обогнали CPython 3.14 от 5 до 70 раз в зависимости от теста.
Режим Free-threading в CPython 3.14 удвоил скорость многопоточных задач, а JIT-компилятор почти не дал прироста (на macOS даже слегка замедлил выполнение).
👉 @PythonPortal
52 381
Эндрю Ын запускает бесплатный курс по ИИ-агентам 😮
Курс охватывает четыре ключевых паттерна:
Reflection — агент самостоятельно улучшает свои ответы Tool use — использование инструментов Planning — планирование действий Multi-agent collaboration — совместная работа нескольких агентов над одной задачейВсё реализуется на чистом Python. Эндрю подчёркивает, что создание ИИ-агентов — один из самых востребованных навыков на рынке. Доступно здесь: тап 👉 @PythonPortal
52 381
Принёс годную шпаргалку по cron в Linux с примерами
Это мы сохраняем, чтобы не потерять 🐧
👉 @PythonPortal
52 381
4 канала, которые делают из джуна сеньора
👩💻 IT Community:
— Новости и тренды IT
— Полезные ресурсы для разработчиков
— Бесплатные курсы от Microsoft, Google и яндекса
📱 Python:
— Roadmap Python-разработчика
— Django, Flask, FastAPI, парсинг и автоматизация
— Подборки задач для собеседований
📱 Frontend:
— HTML, CSS, JavaScript, React, Vue
— Советы по верстке и анимациям
— UI/UX фишки и полезные библиотеки
📱 Backend:
— Готовые проекты
— Как написать свой сайт за несколько минут
— Базы данных, Docker, микросервисы и тд
➡️ Сохраняйте, чтобы не потерять
52 381
Нужен реалистичный AI-голос без онлайн API и рисков утечки данных? ❓
Теперь можно генерировать сверхреалистичную речь и клонировать голос по всего 3 секундам аудио прямо на ПК, смартфоне или Raspberry Pi.
Модель весит всего 0,5B параметров, работает полностью локально и защищает приватность пользователей. Встроенные водяные знаки обеспечивают отслеживаемость сгенерированного аудио.
GitHub: ссылка
👉 @PythonPortal
